CN103888205A - 一种电磁波传播预测方法和装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种电磁波传播预测方法和装置，以解决现有的射线跟踪法计算效率较低的问题。本发明一些可行的实施方式中，上述方法可包括：针对具有多个面元的场景空间构建kd树；采用发射反弹射线法对源自发射点的电磁波射线进行跟踪，在跟踪过程中遍历已构建的所述kd树加速寻找与电磁波射线相交的有效面元，在设定的反射和透射交互阈值内，获得电磁波射线传播的所有可能路径；采用镜像法对所有可能路径进行判断，找出能够从发射点到达接收点的合法路径；以及，计算每条合法路径的电磁波射线到达接收点时的信号强度。

Description

一种电磁波传播预测方法和装置

技术领域

本发明涉及通信技术领域，具体涉及一种电磁波传播预测方法和装置。

背景技术

现有通信技术中，为了改善室内无线信号覆盖，最经济快捷的方法是安装室内信号发射器。为了使得室内各个地方都能达到可用的信号强度，以提高通信质量，为用户提供满意的服务，需要快速准确的预测出室内信号的覆盖趋势，正确预估室内信号发射器的合理摆放位置。

室内无线信号传播模型主要分为经验模型与确定性模型两类。确定性模型也称为定点传播模型，是依据电磁波传播理论来描述室内无线信号传播，可提供精确的定点信息，预测信号的传播特性参数。确定性模型中的射线追踪法是目前常用的预测方法。

射线跟踪法是一种被广泛应用于移动通信和个人通信环境中的预测无线电磁波传播特性的技术。其原理如下：将从源点辐射出的高频电磁波看作一条条射线来表示电磁信号，能量在各自独立的射线内传播。在确定了收发天线的位置以及周围建筑等环境特征后，构建精确的输入数据库（包括障碍物和包括所用材料的电磁参数的地点几何学信息）。然后根据电磁波的反射、透射、绕射等波动现象，并借助于计算机就有可能精确地确定每一条射线的传播路径。再结合应用几何光学（Geometrical Optics，GO）和一致性绕射理论（UniformTheory of Diffraction，UTD）等电磁波传播理论，就可以准确预测基站覆盖区域的场强强度分布，进而确定路径损耗对无线通信工程设计具有重要实用意义的信道参数。

射线跟踪法因具有预测精度高、经济成本低、易于程序化等优点，在特定点预测模型中获得了广泛应用。但是，当应用于一些复杂场景时，射线跟踪法却存在计算效率较低的问题。

发明内容

本发明实施例提供一种电磁波传播预测方法和装置，以解决现有的射线跟踪法计算效率较低的问题。

本发明第一方面提供一种电磁波传播预测方法，包括：针对具有多个面元的场景空间构建kd树；采用发射反弹射线法对源自发射点的电磁波射线进行跟踪，在跟踪过程中遍历已构建的所述kd树加速寻找与电磁波射线相交的有效面元，在设定的反射和透射交互阈值内，获得电磁波射线传播的所有可能路径；采用镜像法对所有可能路径进行判断，找出能够从发射点到达接收点的合法路径；以及，计算每条合法路径的电磁波射线到达接收点时的信号强度。

在第一种可能的实现方式中，所述针对具有多个面元的场景空间构建kd树包括：将场景空间中的物体都剖分为三角形面元；使用贪婪算法对场景空间进行空间划分，构建出相应的kd树；所述kd树包括根节点、子节点和叶节点，所述根节点表示所述场景空间，所述子节点表示划分出的子空间，所述叶节点表示无需继续划分的最小子空间，每一个最小子空间中包括若干个面元。

结合第一方面的第一种可能的实现方式，在第二种可能的实现方式中，所述使用贪婪算法对场景空间进行空间划分包括：以整个场景空间为kd树的根节点，初始状态以根节点为待划分的节点；针对待划分的节点，进行空间划分，具体包括：选取节点包围盒中跨度最大的轴作为分割轴，选择节点内部各面元包围盒与分割轴垂直的面作为候选分割平面；对每一个候选分割面使用贪婪算法代价函数计算代价；选择代价最小的候选分割面作为为最佳分割面进行空间划分，生成两个新的子空间作为kd树中两个新的子节点；判断生成的子节点是否满足终止条件，若不满足，则以生成的子节点为待划分的节点，重复执行上述进行空间划分的步骤；若生成的子节点满足终止条件，则以满足终止条件的子节点为叶节点。

结合第一方面或者第一方面的第二种可能的实现方式，在第三种可能的实现方式中，所述判断生成的子节点是否满足终止条件包括：判断子节点关联的面元数目小于或等于预设值，或者，判断子节点深度超过用户定义的最大深度，则认为满足终止条件，否则，认为不满足终止条件。

结合第一方面或者第一方面的第二种可能的实现方式，在第四种可能的实现方式中，所述方法还包括：若以所选跨度最大的轴作为分割轴时，找不到满足条件的分割面，则以其它轴为分割轴，继续进行空间划分；直到以所有轴为分割轴时，均不能使代价减小，则停止空间划分，直接生成为叶节点。

结合第一方面或者第一方面的第一种至第四种可能的实现方式中的任一种，在第五种可能的实现方式中，所述在跟踪过程中遍历已构建的所述kd树加速寻找与电磁波射线相交的有效面元包括：针对入射的电磁波射线，从根节点开始遍历所述kd树，找到与入射位置邻近的叶节点，判断入射的电磁波射线与所述邻近的叶节点中的面元是否相交，若相交，则判断该相交的面元是有效面元。

结合第一方面或者第一方面的第五种可能的实现方式，在第六种可能的实现方式中，所述在跟踪过程中遍历已构建的所述kd树加速寻找与电磁波射线相交的有效面元具体包括：确定入射的电磁波射线的入射位置，从根节点开始遍历所述kd树；遍历kd树的内部节点时，根据入射位置和分割面的相对关系，选择与入射位置最近的子节点继续遍历，将较远的需要遍历的节点压入堆栈；若电磁波射线进入的子节点不是叶节点，那么继续上述步骤，直到进入叶节点；判断电磁波射线与当前的叶节点中的面元是否相交，若不相交，则将堆栈的栈顶中的节点推出，继续遍历该节点；若相交，则停止遍历，以该相交的面元为有效面元。

本发明第二方面提供一种电磁波传播预测装置，包括：构建模块，用于针对具有多个面元的场景空间构建kd树；第一跟踪模块，用于采用发射反弹射线法对源自发射点的电磁波射线进行跟踪，在跟踪过程中遍历已构建的所述kd树加速寻找与电磁波射线相交的有效面元，在设定的反射和透射交互阈值内，获得电磁波射线传播的所有可能路径；第二跟踪模块，采用镜像法对所有可能路径进行判断，找出能够从发射点到达接收点的合法路径；以及，计算模块，用于计算每条合法路径的电磁波射线到达接收点时的信号强度。

在第一种可能的实现方式中，所述创建模块包括：面元剖分单元，用于将场景空间中的物体都剖分为三角形面元；空间划分单元，用于使用贪婪算法对场景空间进行空间划分，构建出相应的kd树；所述kd树包括根节点、子节点和叶节点，所述根节点表示所述场景空间，所述子节点表示划分出的子空间，所述叶节点表示无需继续划分的最小子空间，每一个最小子空间中的包括若干个面元。

结合第二方面或者第二方面的第一种可能的实现方式，在第二种可能的实现方式中，所述第一跟踪模块包括：相交判断单元，用于针对入射的电磁波射线，从根节点开始遍历所述kd树，找到与入射位置邻近的叶节点，判断入射的电磁波射线与所述邻近的叶节点中的面元是否相交，若相交，则判断该相交的面元是有效面元。

由上可见，本发明实施例采用针对具有多个面元的场景空间构建kd树，在射线跟踪过程中遍历已构建的kd树加速寻找与电磁波射线相交的有效面元的技术方案，由于利用kd树，只需要将电磁波射线与寻找到的kd树的叶节点中的面元进行相交测试，而不必对场景空间中的所有面元进行相交测试，因而，大大减少了进行相交测试的次数，可以有效提高计算效率，可以更好的用于各种复杂场景，具有更强的适用性。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例技术方案，下面将对实施例和现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。

图1是镜像法的示意图；

图2是采用射线跟踪法进行电磁波传播预测的流程图；

图3是电磁波射线传播的路径树的示意图；

图4是对电磁波射线和面元进行相交测试的示意图；

图5是本发明实施例提供的一种电磁波传播预测方法的示意图；

图6a至6j是本发明一个应用场景实施例中的各个实施步骤的示意图；

图7是本发明实施例提供的一种电磁波传播预测装置的示意图；

图8是本发明实施例提供的一种计算机设备的示意图。

具体实施方式

本发明实施例提供一种电磁波传播预测方法和装置，以解决现有的射线跟踪法计算效率较低的问题。

为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。

下面通过具体实施例，分别进行详细的说明。

为了方便理解本发明实施例，首先在此对常用的射线跟踪法进行介绍。

常用的射线跟踪方法有镜像法（Image），发射反弹射线法（Shooting-and-Bouncing Ray，SBR），以及SBR和Image的混合算法等。其中：

镜像法就是利用几何光学原理如图1所示，当射线射到镜面上时要产生反射线，该反射线相当于发射源点对镜面的虚像产生的。如图由几何光学方法确定发射源点T关于面A的镜像点T_A，再确定镜像点T_A关于面B的镜像点T_AB，连接镜像点T_AB与接收点R交于面B，得到一个反射点P₂，再连接P₂与镜像点T_A交于面A，得到另外一个反射点P₁，顺次连接TP₁P₂R就得到两次反射的射线轨迹。对于多次反射可以依此类推，求出各个反射点，就可以得到射线轨迹，达到追踪的目的。镜像法是一种简单而准确度很高的射线跟踪方法，但是却存在计算效率非常低的问题。使用镜像法时若信号传播场景中有N个反射平面，那么有N个一次反射的虚像、N(N一1)个二次反射的虚像、N(N一1)(N一1)个三次反射的虚像等等。因此当反射面数量和反射次数都增大时，由于需要确定的镜像太多而使计算效率降低。此外，这种方法跟接收点的位置有关，是一种点对点的射线追踪方法，并且采用求解源点的多次镜像的方法即多镜像方法来求解反射波，因而只适用于规则分布的简单环境，而不适于建筑物任意分布的环境。

发射反弹射线法是一个正向（或直接）的射线跟踪技术，从射线的发射源点开始跟踪射线传播来完成传播模拟。射线在到达接收点之前可能会遇到障碍物体，当一射线遇到障碍物时，就会发生反射和折射（或者说透射）。射线被折射和反射后，将分解为两条子射线（即反射射线和折射射线），并且按照新的反射方向和折射方向继续传播，直至达到设定的反射（折射）阈值。对每条从源点发射出的射线重复上述过程。就可以得到所有的射线路径。发射反弹射线法因其计算效率高而著名，其计算量可以表示为x×2^m，式中x是从源点发出的射线数，m是一条射线与障碍物面交互的反射和折射射线的次数。另外，建筑物场景的复杂性在这种情况下对计算量的影响比较小，因此它适合于在复杂建筑物结构中的预测。但是，发射反弹射线法需要使用接收球来判定射线是否对接收点处信号有贡献，因此计算精度受接收球半径影响很大。

混合方法是将镜像法（Image）和发射反弹射线法（SBR）方法相结合，充分发挥SBR的高效率特性和Image的精确性。用发射反弹射线法快速确定从发射点到接收点所有可能存在的传播路径，包括射线传播过程中经过的一系列障碍物面以及交互方式（反射、透射）和反射、绕射的次数。然后对所得的路径信息结合镜像法确定确切有效的传播路径，从而达到点对点的精确预测。

本发明实施例中，将无线通信信道模拟为电磁波直射、反射、透射和绕射的集合，采用射线跟踪法进行电磁波传播预测，具体算法流程如图2所示。把发射源视为点源，可使用正二十面体进行等效拟合，从发射电发射成百上千的采样射线；给定仿真场景的几何模型文件，在设定的交互次数（反射、透射、绕射等）限制内，使用发射反弹射线法寻找所有潜在的可能传播路径；再使用镜像法判断路径能否到达接收点找出真正有效的信号传播路径；路径确定后便可使用GO、UTD等电磁波传播理论公式跟踪该路径迭代计算得到最终传播到达接收点处的信号强度。

本发明实施例基于射线跟踪法的电磁波传播预测方法包括三大核心步骤：

1、寻找所有可能路径；

2、获取有效路径；

3、计算接收点处信号强度。

下面将具体展开讲述。

1、寻找所有可能路径

使用发射反弹射线法搜寻所有可能的传播路径。发射机和接收机在三维空间里的离散位置建模为点，射线传播的时候会遇到环境中的障碍物，在这种情况下射线发生反射、透射或者绕射。

射线树（ray-tree），也称路径树，是用来存储射线传播过程的，每个节点记录了与该射线交互的障碍物的面序号以及传播方式（反射或者透射）。使用SBR算法来跟踪每条射线，当射线到达一个障碍物时被透射和反射，生成两条新的射线（例如，左孩子为透射射线，右孩子为反射射线），换句话说射线树是二进制。对新生成的孩子节点即两条新的射线递归调用树的生成算法，若到达最大反射、折射、绕射次数时，即可终止整个递归传播过程。至此便生成了该条射线的整棵路径树，如图3所示。

2、获取有效路径（即合法路径）

上述找到的所有可能路径并不一定均能够从发射点经过此面序列及传播方式到达接收点，因此还得加入路径有效性判断，筛选出能够从发射点到达接收点实际确切存在的传播路径。

可使用镜像法对路径进行跟踪，镜像法的本质是一种计算光线路径的算法。路径有效性判断基本思想是：逆向找镜像点+正向跟踪。

(1)、逆向找镜像点：从接收点处逆向路径找出接收点以最后一个交互面作为参考面的镜像点，然后再找出该镜像点相对于上一交互面的镜像点，重复该步骤直至到达第一个交互面处。至此，相对于每一交互面的镜像点都已求出。

(2)、正向跟踪：遍历所有可能路径，对每一条路径，从发射点开始，连接发射点和第一个反射平面作为参考平面的镜像点组成一条新的射线，判断射线是否能与该反射面相交，若不相交，则此条路径不合法；若相交，以该交点作为新射线的源点，继续与下一反射面的镜像点连接重复上述过程。若直至到达最后一个反射平面都满足相交条件，仅需判断能否经过最后一个交互面到达接收点。这样路径的合法性判断过程到此结束，最后就可得到能够从发射点出发到达接收点的所有合法射线路径。

3、计算接收点处信号强度

当信号传播路径确定后，即可准确计算出到达接收点处的信号强度。为了提高准确性，借助于文献资料，可使用电磁波传播理论GO、UTD等公式计算，追踪信号从发射点到接收点的传播路径，对每一次交互计算出此次交互后的信号强度，并以该信号作为下一次交互时的入射信号，然后依次迭代计算下去，便可得到最终到达接收点处的信号强度。若有多条路径传播均可到达该接收点，则分别计算出每条传播路径到达接收点处的信号强度，然后叠加计算即为最终到达该接收点处的信号，最后再将电场与具体的天线模式相结合，便可精确计算出路径损耗、接收功率等，从而预估信号发射器的合理摆放位置。

分析可知，射线跟踪法最核心的运算是如何快速找到与该射线相交的有效面元，即相交测试，其中，还得考虑面元遮挡，即一条射线可能和多个面元相交，但只有离它最近的相交面元才是真正有效的。为了提高计算效率并保证预测精度，必须使用高效率的射线跟踪技术，尽可能地减少射线与多面体面相交测试的数目。

传统的射线跟踪法中，需要将射线与场景中的所有面元一一判断是否相交，可能会存在多个相交的面元，然后从获取的相交面元中找出与该射线最近的相交面元即为真正有效相交。如图4所示，射线需与面元a、b、c、d、e均判断是否相交，存在面元b、c均与射线相交，然后从b、c面元中找出离射线最近的面元即c面元，因此实际与该射线真正有效相交的面元是c面元。

当采样射线数目较大或场景较为复杂（即场景面元数目庞大）时，使用传统方法进行射线的相交测试需要与所有面元一一判断，使得射线传播路径的获取将要耗费大量时间。

为了解决上述问题，本发明实施例提供采用基于kd树（K-dimension tree，对数据点在k维空间划分的一种数据结构）的射线跟踪法进行电磁波传播预测，以缩短相交测试的时间，提高计算效率。

请参考图5，本发明实施例提供一种电磁波传播预测方法，该方法可包括：

110、针对具有多个面元的场景空间构建kd树。

本发明实施例中，将需要进行电磁波传播预测的区域，例如建筑物，厂房等，建模为场景空间，该场景空间优选为室内空间，但是，也可以是室外空间；将场景空间中的各种物体，建模为面元，例如，可以简化为三角形面元。一般的，场景空间内包括有很多个面元。本实施例中，首先针对该具有多个面元的场景空间构建kd树，构建kd树的方法和kd树的结构如后文中所述。

120、采用发射反弹射线法对源自发射点的电磁波射线进行跟踪，在跟踪过程中遍历已构建的所述kd树加速寻找与电磁波射线相交的有效面元，在设定的反射和透射交互阈值内，获得电磁波射线传播的所有可能路径。

本发明实施例采用射线跟踪法中的SBR和Image的混合算法。首先，采用反弹射线法，对源自发射点的电磁波射线进行跟踪，在设定的反射和透射交互阈值内，获得电磁波射线传播的所有可能路径。在跟踪过程中，可通过遍历已构建的所述kd树，加速寻找与电磁波射线相交的有效面元，具体如后文所述。

130、采用镜像法对所有可能路径进行判断，找出能够从发射点到达接收点的合法路径。

本发明实施例中，获得电磁波射线传播的所有可能路径之后，可按照采用常规的镜像法，对搜寻的所有可能路径进行判断，找出能够从发射点到达接收点的合法路径。

140、计算每条合法路径的电磁波射线到达接收点时的信号强度。

找出合法路径之后，可采用电磁波传播理论GO、UTD，计算每条合法路径的电磁波射线到达接收点时的信号强度。若有多条合法路径，则分别计算出每条合法路径到达接收点处的信号强度，然后叠加计算得到最终到达该接收点处的信号强度，最后再将电场与具体的天线模式相结合，便可精确计算出路径损耗、接收功率等，从而预估信号发射器的合理摆放位置。

本发明一些实施例中，步骤110可包括：将场景空间中的物体都剖分为三角形面元；使用贪婪算法对场景空间进行空间划分，构建出相应的kd树；所述kd树包括根节点、子节点和叶节点，所述根节点表示所述场景空间，所述子节点表示划分出的子空间，所述叶节点表示无需继续划分的最小子空间，每一个最小子空间中的包括若干个面元。其中：

所述使用贪婪算法对场景空间进行空间划分，构建出相应的kd树可包括：以整个场景空间为kd树的根节点，初始状态以根节点为待划分的节点；针对待划分的节点，进行空间划分，具体包括：选取节点包围盒中跨度最大的轴作为分割轴，选择节点内部各面元包围盒与分割轴垂直的面作为候选分割平面；对每一个候选分割面使用贪婪算法代价函数计算代价；选择代价最小的候选分割面作为为最佳分割面进行空间划分，生成两个新的子空间作为kd树中两个新的子节点；判断生成的子节点是否满足终止条件，若不满足，则以生成的子节点为待划分的节点，重复执行上述进行空间划分的步骤；若生成的子节点满足终止条件，则以满足终止条件的子节点为叶节点，从而构建出相应的kd树。

所述判断生成的子节点是否满足终止条件可包括：判断子节点关联的面元数目小于或等于预设值，或者，判断子节点深度超过用户定义的最大深度，则认为满足终止条件，否则，认为不满足终止条件。

一些实施方式中，还可包括：若以所选跨度最大的轴作为分割轴时，找不到满足条件的分割面，则以其它轴为分割轴，继续进行空间划分；直到以所有轴为分割轴时，均不能使代价减小，则停止空间划分，直接生成为叶节点。

本发明一些实施例中，所述在跟踪过程中遍历已构建的所述kd树加速寻找与电磁波射线相交的有效面元包括：针对入射的电磁波射线，从根节点开始遍历所述kd树，找到与入射位置邻近的叶节点，判断入射的电磁波射线与所述邻近的叶节点中的面元是否相交，若相交，则判断该相交的面元是有效面元。其中：

所述在跟踪过程中遍历已构建的所述kd树加速寻找与电磁波射线相交的有效面元具体可包括：确定入射的电磁波射线的入射位置，从根节点开始遍历所述kd树；遍历kd树的内部节点时，根据入射位置和分割面的相对关系，选择与入射位置最近的子节点继续遍历，将较远的需要遍历的节点压入堆栈；若电磁波射线进入的子节点不是叶节点，那么继续上述步骤，直到进入叶节点；判断电磁波射线与当前的叶节点中的面元是否相交，若不相交，则将堆栈的栈顶中的节点推出，继续遍历该节点；若相交，则停止遍历，以该相交的面元为有效面元。

以上，本发明实施例公开了一种电磁波传播预测方法，该方法中，将电磁波信号的传播类比于图形学中光线的传播，跟踪每一条发射光线，使用kd树来加速射线与几何体求交。对室内场景或者其它场景，将场景空间中的物体进行三角化，剖分成一系列的三角形面元，然后使用贪婪算法（Surface Areaheuristic，SAH，又称为贪婪面积策略法）进行空间划分，构建相应的kd-tree。对于给定的入射射线，遍历该kd树，找到邻近的叶节点，即离该射线最近的场景某子空间，仅需将射线与该子空间内面元判断是否相交即可，相交测试从传统的整个场景空间缩小到一个包含面元数目足够小的子空间，从而大大减少了射线与面元相交测试的数目，达到了加速射线跟踪法的目的，可以有效提高射线跟踪法的计算效率，可以更好的用于各种复杂场景，具有更强的适用性。

为便于更好的理解本发明实施例提供的技术方案，下面通过一个具体应用场景下的实施方式为例进行介绍。

A、构建kd树

本实施例中，将需要仿真的场景空间中的物体都剖分为三角形面元，采用贪婪算法对需要仿真的场景进行空间剖分，选取最佳分割平面。使用贪婪算法，最小化单个节点的代价，使得整体相交测试代价达到最小，可构建出空间剖分近似最优的kd树。所说的kd树，是对场景空间进行空间划分后对应生成的树。kd树的根节点对应整个场景空间，内部的子节点对应剖分后生成的子空间，叶节点对应不再需要剖分的最小子空间，最小子空间中的包括若干个面元。

基于贪婪算法进行空间剖分，构建kd树的步骤如下：

a1、本实施例以整个场景空间为kd树的根节点，初始状态以根节点为待划分的节点；针对待划分的节点，一般选取节点包围盒中跨度最大的轴作为分割轴，如图6a所示；选择节点内部各面元包围盒与分割轴垂直的面作为候选分割平面，如图6b中的分割面1-8。

其中，所说的包围盒是长方体，节点包围盒是包围整个节点空间的长方体，面元包围盒是包围一个面元的长方体。

a2、对每一个候选分割面使用贪婪算法代价函数计算代价。

SAH算法利用射线与kd树节点相交概率的思想来最小化求交代价。公式可以简写为：t_t+(1-b_e)(p_BN_Bt_i+p_CN_Ct_i)；式中：

p_B、p_C分别为射线与分割面为界线的左右两个子节点相交概率。如图6c所示，假定kd树中射线已与节点A相交，那么与分割面划分后生成两子节点（B或C）相交的概率就是该子节点的包围盒面积与节点A包围盒的面积之比，如

$p_B=p\left(B\right|A)=\frac{s_B}{s_A},p_C=p\left(C\right|A)=\frac{s_C}{s_A};$

b_e一般情况下为0，仅当划分的两子空间其中之一为空（即此空间面元数目为0）时取（0,1）区间值，建议取值0.5；

t_t、t_i分别为遍历代价、求交代价；可由用户自己设定，一般t_t=1、t_i=80

N_B、N_C分别为两子节点B、C空间中面元数目（如三角面元）。

a3、各个分割面处代价计算完成后，从中选择代价最小的候选分割面作为为最佳分割面进行空间划分，生成两个新的子空间作为kd树中两个新的子节点。

随后，判断生成的子节点是否满足终止条件，终止条件可以是：节点关联的面元数目少于用户定义的最少面元数目；或者，节点深度超过用户定义的最大深度；若满足终止条件，则不需要继续进行空间剖分，直接生成为叶节点即可；若不满足终止条件，则以生成的子节点为待划分的节点，继续递归调用上述算法进行空间划分。如图6d和6e所示，分别为对原始空间A剖分后新生成的两个子空间B、C进行递归划分。

可选的，若以所选跨度最大的轴作为分割轴时，找不到满足条件的分割面，则可以尝试以其它轴为分割轴，继续按照上述步骤进行空间划分；直到以所有轴为分割轴时，均不能使代价减小，则停止空间划分，直接生成为叶节点。

通过对各节点多次递归剖分，当所有节点对应的子空间均不能继续划分时，剖分后结果如图6f所示，对应生成kd树如图6g所示。

B、利用kd树加速射线跟踪

Kd树生成后，针对入射的电磁波射线（以后简称射线），可从根节点开始遍历该Kd树，算出与场景包围盒相交的射线参数，确定射线的入射位置。遍历kd-tree的内部节点时，可根据入射位置和分割面的相对关系，选择与入射位置最近的子节点继续遍历，将较远的需要遍历的节点压入堆栈。若射线进入的子节点不是叶节点，那么继续上述对内部节点的遍历方法，直到进入叶节点为

BP20140113止。如果当前节点为叶节点，即，找到与入射位置邻近的叶节点，则将射线与叶节点中面元进行相交测试，判断是否相交。若无交点，则将栈顶中的节点推出，继续遍历该节点。若相交，则停止遍历，则判断该相交的面元是有效面元。

一种应用场景中，如图6h所示，可从根节点s₀开始遍历，直到进入叶节点n₀，判断射线与n₀内部面元是否相交，若存在交点则可终止遍历，否则推出栈顶节点n₁继续遍历。基于kd-tree空间划分的特性，由上述遍历过程可知，一般都可以找到离射线最近的最小子空间，仅需判断与该空间内部面元是否相交，相交测试从传统的整个场景空间缩小到一个包含面元数目足够小的子空间，从而大大减少了相交测试的数目。最坏的情况下即遍历该树中所有节点，需要和所有面元判断是否相交，此时和传统方法相当。但需要明确的是，最坏情况出现的概率相当低，一般情况下射线均可在其最近的子空间内找到有效相交面，从而可以大大减少射线和面元相交测试的数目。总体来说，使用kd树算法使得射线相交测试速度得到极大提升。

举例分析如图6i示2D场景，对应构建的kd树如图6j所示。对该入射的射线，遍历kd树找到叶节点n0，因此仅需将射线与n0表示的子空间内面元c判断是否相交即可。仅进行了一次相交测试便找到有效相交面元c。由此可见，kd树相对传统相交测试方法在效率上有了很大提升。

采用发射反弹射线法进行射线跟踪，射线与面元相交后生成两条新的子射线：反射射线和透射射线，对新生成的射线重新遍历kd树，即重复上述步骤直至找到有效相交面元。若达到设定的交互阈值（反射、透射次数），则可终止射线递归传播过程。于是，获得电磁波射线传播的所有可能路径。

随后，可采用镜像法对所有可能路径进行判断，找出能够从发射点到达接收点的合法路径；以及，计算每条合法路径的电磁波射线到达接收点时的信号强度。如果合法路径多于一个，则可将每条合法路径的电磁波射线到达接收点时的信号强度进行叠加，最终得到接收点的信号强度。通过计算各个接收点的信号强度，便可实现对场景空间内电磁波传播的覆盖预测。

以上，结合具体应用场景，对本发明实施例提供的电磁波传播预测方法进行了介绍。本实施例方法采用基于kd树的确定性模型中的射线跟踪法，考虑了整个传播场景以及物体的几何形态信息，信号传播过程中路径损耗不是简单的自由空间传播损耗，而是与具体传播环境相关的，是在该场景内发生各种交互后（反射、透射、绕射）得到的信号强度。为了保证计算精度，一般需大量的采样源射线，才能获取更多潜在传播路径，但同时也会耗费较长计算时间，然而当引入kd树的快速求交算法，使得计算效率大大提高，适用于大型复杂场景的仿真。此外，基于kd树的确定性模型不依赖于某个固定的仿真场景，只要能够获取到该场景及场景内部物体的几何形态信息，均可采用基于kd树的射线跟踪方法建立传播模型，适用性较强。基于kd树的射线跟踪法，因其准确性、高效性及通用性的特点，在信号仿真预测中实用性较强，对天线、基站等规划部署和优化设计有较强的辅助指导作用。

需要说明的是，本发明实施例提供的基于kd树和射线跟踪法的电磁波传播预测方法，不仅可以应用于复杂的室内（indoor）场景，还可以推广到室外（outdoor）环境中如城区应用、野外郊区应用等，甚至可以应用到室外到室内混合（outdoor-to-indoor）场景的传播，仿真和分析室外发射机在室外的覆盖以及穿透建筑物后，在建筑物内部的传播预测和场强覆盖。outdoor-to-indoor混合场景中的应用与室内场景主要的不同点在于，发射源的摆放位置不同。如何处理室外的发射源，考虑墙壁的穿透损耗，计算出其穿透建筑物后的信号强度，以其作为室内的信号源，然后可等同于室内传播预测过程。

由上可见，在本发明的一些可行的实施方式中，针对具有多个面元的场景空间构建kd树，在射线跟踪过程中遍历已构建的kd树加速寻找与电磁波射线相交的有效面元，只需要将电磁波射线与寻找到的kd树的叶节点中的面元进行相交测试，而不必对场景空间中的所有面元进行相交测试，因而，大大减少了进行相交测试的次数，可以有效提高计算效率，可以更好的用于各种复杂场景，具有更强的适用性。

为了更好的实施本发明实施例的上述方案，下面还提供用于配合实施上述方案的相关装置。

请参考图7，本发明实施例提供一种电磁波传播预测装置，可包括：

构建模块710，用于针对具有多个面元的场景空间构建kd树；

第一跟踪模块720，用于采用发射反弹射线法对源自发射点的电磁波射线进行跟踪，在跟踪过程中遍历已构建的所述kd树加速寻找与电磁波射线相交的有效面元，在设定的反射和透射交互阈值内，获得电磁波射线传播的所有可能路径；

第二跟踪模块730，采用镜像法对第一跟踪模块720获得的所有可能路径进行判断，找出能够从发射点到达接收点的合法路径；以及，

计算模块740，用于计算每条合法路径的电磁波射线到达接收点时的信号强度。

本发明一些实施例中，所述创建模块710可包括：

面元剖分单元，用于将场景空间中的物体都剖分为三角形面元；

空间划分单元，用于使用贪婪算法对场景空间进行空间划分，构建出相应的kd树；

所述kd树包括根节点、子节点和叶节点，所述根节点表示所述场景空间，所述子节点表示划分出的子空间，所述叶节点表示无需继续划分的最小子空间，每一个最小子空间中的包括若干个面元。

本发明一些实施例中，所述第一跟踪模块720可包括：

相交判断单元，用于针对入射的电磁波射线，从根节点开始遍历所述kd树，找到与入射位置邻近的叶节点，判断入射的电磁波射线与所述邻近的叶节点中的面元是否相交，若相交，则判断该相交的面元是有效面元。

可以理解，本发明实施例装置的各个功能模块的功能可根据上述方法实施例中的方法具体实现，其具体实现过程可参照上述方法实施例中的相关描述，此处不再赘述。

以上，本发明实施例公开了一种电磁波传播预测装置，该装置针对具有多个面元的场景空间构建kd树，在跟踪过程中遍历已构建的kd树加速寻找与电磁波射线相交的有效面元；由于利用kd树，只需要将电磁波射线与寻找到的kd树的叶节点中的面元进行相交测试，而不必对场景空间中的所有面元进行相交测试，因而，大大减少了进行相交测试的次数，可以有效提高射线跟踪法的计算效率，可以更好的用于各种复杂场景，具有更强的适用性。

本发明实施例还提供一种计算机存储介质，该计算机存储介质可存储有程序，该程序执行时包括上述方法实施例中记载的电磁波传播预测方法的部分或全部步骤。

请参考图8，本发明实施例还提供一种计算机设备500，可包括：

处理器810，存储器820，通信接口830，总线840；所述处理器810，存储器820，通信接口830通过所述总线840相互的通信；所述通信接口830，用于接收和发送数据；所述存储器820用于存储程序；所述处理器810用于执行所述存储器820中的所述程序。

其中，处理器810执行如下步骤：

针对具有多个面元的场景空间构建kd树；采用发射反弹射线法对源自发射点的电磁波射线进行跟踪，在跟踪过程中遍历已构建的所述kd树加速寻找与电磁波射线相交的有效面元，获得电磁波射线传播的所有可能路径；采用镜像法对所有可能路径进行判断，找出能够从发射点到达接收点的合法路径；以及，计算每条合法路径的电磁波射线到达接收点时的信号强度。

在本发明的一些实施例中，处理器810还可以执行如下步骤：

将场景空间中的物体都剖分为三角形面元；使用贪婪算法对场景空间进行空间划分，构建出相应的kd树；所述kd树包括根节点、子节点和叶节点，所述根节点表示所述场景空间，所述子节点表示划分出的子空间，所述叶节点表示无需继续划分的最小子空间，每一个最小子空间中的包括若干个面元。

在本发明的一些实施例中，处理器810还可以执行如下步骤：

以整个场景空间为kd树的根节点，初始状态以根节点为待划分的节点；针对待划分的节点，进行空间划分，具体包括：选取节点包围盒中跨度最大的轴作为分割轴，选择节点内部各面元包围盒与分割轴垂直的面作为候选分割平面；对每一个候选分割面使用贪婪算法代价函数计算代价；选择代价最小的候选分割面作为为最佳分割面进行空间划分，生成两个新的子空间作为kd树中两个新的子节点；判断生成的子节点是否满足终止条件，若不满足，则以生成的子节点为待划分的节点，重复执行上述进行空间划分的步骤；若生成的子节点满足终止条件，则以满足终止条件的子节点为叶节点。

在本发明的一些实施例中，处理器810还可以执行如下步骤：

判断子节点关联的面元数目小于或等于预设值，或者，判断子节点深度超过用户定义的最大深度，则认为满足终止条件，否则，认为不满足终止条件。

在本发明的一些实施例中，处理器810还可以执行如下步骤：

若以所选跨度最大的轴作为分割轴时，找不到满足条件的分割面，则以其它轴为分割轴，继续进行空间划分；直到以所有轴为分割轴时，均不能使代价减小，则停止空间划分，直接生成为叶节点。

在本发明的一些实施例中，处理器810还可以执行如下步骤：

针对入射的电磁波射线，从根节点开始遍历所述kd树，找到与入射位置邻近的叶节点，判断入射的电磁波射线与所述邻近的叶节点中的面元是否相交，若相交，则判断该相交的面元是有效面元。

在本发明的一些实施例中，处理器810还可以执行如下步骤：

确定入射的电磁波射线的入射位置，从根节点开始遍历所述kd树；遍历kd树的内部节点时，根据入射位置和分割面的相对关系，选择与入射位置最近的子节点继续遍历，将较远的需要遍历的节点压入堆栈；若电磁波射线进入的子节点不是叶节点，那么继续上述步骤，直到进入叶节点；判断电磁波射线与当前的叶节点中的面元是否相交，若不相交，则将堆栈的栈顶中的节点推出，继续遍历该节点；若相交，则停止遍历，以该相交的面元为有效面元。

可以理解，本发明实施例计算机设备的各个功能模块的功能可根据上述方法实施例中的方法具体实现，其具体实现过程可参照上述方法实施例中的相关描述，此处不再赘述。

以上，本发明实施例公开了一种计算机设备，针对具有多个面元的场景空间构建kd树，在跟踪过程中遍历已构建的kd树加速寻找与电磁波射线相交的有效面元；由于利用kd树，只需要将电磁波射线与寻找到的kd树的叶节点中的面元进行相交测试，而不必对场景空间中的所有面元进行相交测试，因而，大大减少了进行相交测试的次数，可以有效提高射线跟踪法的计算效率，可以更好的用于各种复杂场景，具有更强的适用性。

在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详细描述的部分，可以参见其它实施例的相关描述。

需要说明的是，对于前述的各方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本发明并不受所描述动作顺序的限制，因为依据本发明，某些步骤可以采用其它顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作和模块并不一定是本发明所必须的。

本领域普通技术人员可以理解上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序可以存储于一计算机可读存储介质中，存储介质可以包括：ROM、RAM、磁盘或光盘等。

以上对本发明实施例所提供的一种电磁波传播预测方法和装置进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (10)

1.一种电磁波传播预测方法，其特征在于，包括：

针对具有多个面元的场景空间构建kd树；

采用发射反弹射线法对源自发射点的电磁波射线进行跟踪，在跟踪过程中遍历已构建的所述kd树加速寻找与电磁波射线相交的有效面元，在设定的反射和透射交互阈值内，获得电磁波射线传播的所有可能路径；

采用镜像法对所有可能路径进行判断，找出能够从发射点到达接收点的合法路径；以及，计算每条合法路径的电磁波射线到达接收点时的信号强度。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述针对具有多个面元的场景空间构建kd树包括：

将场景空间中的物体都剖分为三角形面元；

使用贪婪算法对场景空间进行空间划分，构建出相应的kd树；

所述kd树包括根节点、子节点和叶节点，所述根节点表示所述场景空间，所述子节点表示划分出的子空间，所述叶节点表示无需继续划分的最小子空间，每一个最小子空间中包括若干个面元。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述使用贪婪算法对场景空间进行空间划分包括：

以整个场景空间为kd树的根节点，初始状态以根节点为待划分的节点；

针对待划分的节点，进行空间划分，具体包括：选取节点包围盒中跨度最大的轴作为分割轴，选择节点内部各面元包围盒与分割轴垂直的面作为候选分割平面；对每一个候选分割面使用贪婪算法代价函数计算代价；选择代价最小的候选分割面作为为最佳分割面进行空间划分，生成两个新的子空间作为kd树中两个新的子节点；

判断生成的子节点是否满足终止条件，若不满足，则以生成的子节点为待划分的节点，重复执行上述进行空间划分的步骤；

若生成的子节点满足终止条件，则以满足终止条件的子节点为叶节点。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述判断生成的子节点是否满足终止条件包括：

判断子节点关联的面元数目小于或等于预设值，或者，判断子节点深度超过用户定义的最大深度，则认为满足终止条件，否则，认为不满足终止条件。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，还包括：

若以所选跨度最大的轴作为分割轴时，找不到满足条件的分割面，则以其它轴为分割轴，继续进行空间划分；直到以所有轴为分割轴时，均不能使代价减小，则停止空间划分，直接生成为叶节点。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在跟踪过程中遍历已构建的所述kd树加速寻找与电磁波射线相交的有效面元包括：

针对入射的电磁波射线，从根节点开始遍历所述kd树，找到与入射位置邻近的叶节点，判断入射的电磁波射线与所述邻近的叶节点中的面元是否相交，若相交，则判断该相交的面元是有效面元。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述在跟踪过程中遍历已构建的所述kd树加速寻找与电磁波射线相交的有效面元具体包括：

确定入射的电磁波射线的入射位置，从根节点开始遍历所述kd树；

遍历kd树的内部节点时，根据入射位置和分割面的相对关系，选择与入射位置最近的子节点继续遍历，将较远的需要遍历的节点压入堆栈；

若电磁波射线进入的子节点不是叶节点，那么继续上述步骤，直到进入叶节点；

判断电磁波射线与当前的叶节点中的面元是否相交，若不相交，则将堆栈的栈顶中的节点推出，继续遍历该节点；若相交，则停止遍历，以该相交的面元为有效面元。

8.一种电磁波传播预测装置，其特征在于，包括：

构建模块，用于针对具有多个面元的场景空间构建kd树；

第一跟踪模块，用于采用发射反弹射线法对源自发射点的电磁波射线进行跟踪，在跟踪过程中遍历已构建的所述kd树加速寻找与电磁波射线相交的有效面元，在设定的反射和透射交互阈值内，获得电磁波射线传播的所有可能路径；

第二跟踪模块，采用镜像法对所有可能路径进行判断，找出能够从发射点到达接收点的合法路径；以及，

计算模块，用于计算每条合法路径的电磁波射线到达接收点时的信号强度。

9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述创建模块包括：

面元剖分单元，用于将场景空间中的物体都剖分为三角形面元；

空间划分单元，用于使用贪婪算法对场景空间进行空间划分，构建出相应的kd树；

所述kd树包括根节点、子节点和叶节点，所述根节点表示所述场景空间，所述子节点表示划分出的子空间，所述叶节点表示无需继续划分的最小子空间，每一个最小子空间中的包括若干个面元。

10.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述第一跟踪模块包括：

相交判断单元，用于针对入射的电磁波射线，从根节点开始遍历所述kd树，找到与入射位置邻近的叶节点，判断入射的电磁波射线与所述邻近的叶节点中的面元是否相交，若相交，则判断该相交的面元是有效面元。

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